TW202316441A - 促進對經設計以維持或改善健康之任務的依從性 - Google Patents

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Abstract

用戶裝置 (例如，行動裝置) 可基於情境來確定關於用戶健康相關事件的第一通知可見性級別。該用戶裝置可接收與該用戶健康相關事件相關聯的資料。該用戶裝置可基於與該用戶健康相關事件相關聯的該資料，確定關於該用戶健康相關事件的依從性級別。該用戶裝置可基於該依從性級別與複數個預定義依從性閾值之比較，確定關於該用戶健康相關事件的第二通知可見性級別。該用戶裝置可根據觸發事件之檢測，使用該第二通知可見性級別經由該用戶裝置傳送與該用戶健康相關事件相關聯的通知。該用戶裝置可基於該情境將一個或多個用戶健康相關事件分組至通知組中。

Description

促進對經設計以維持或改善健康之任務的依從性
本發明大體而言係關於用於在糖尿病疾病進展分析和治療中使用預測性學習以提高用戶依從性的方法和系統。
裝置用於提醒用戶執行健康相關事件。用戶可以是糖尿病患者（用戶），並且警報是糖尿病相關警報和/或通知。例如，用戶的裝置可以提醒用戶執行健康相關事件。
糖尿病患者可能需要追蹤多種不同的行為和相關任務。堅持這些任務使糖尿病患者能夠了解特定行為對其健康有何影響以及如何改善其健康。糖尿病患者每天追蹤行為/任務以實現最佳健康管理。可以向糖尿病患者發送通知（ 例如，提醒）以提醒其執行行為/任務。接收太多有關行為/任務的通知可能會導致糖尿病患者的用戶體驗不佳，並且在某些情況下，會導致行為/任務的重要性退化或脫敏。例如，收到過多通知的糖尿病患者可能會開始忽略通知。
實施計算裝置（ 例如，用戶裝置）以向用戶提供以顯示健康相關（ 例如，糖尿病相關）事件和/或任務。通知和/或警報可用於告知用戶需要完成健康相關事件和/或任務。可以基於用戶對健康相關事件的依從性來調整通知和/或警報的可見性。
用戶裝置（ 例如，在用戶裝置上運行的健康管理應用程式）可以經組態以識別與用戶相關聯的用戶健康相關事件。用戶健康相關事件可以是糖尿病相關事件。用戶裝置可以經組態以確定與用戶健康相關事件相關聯的情境。情境可以包括與用戶健康相關事件相關聯的時間、位置或醫療狀況中的至少一者。用戶裝置可以經組態以確定關於用戶健康相關事件的第一通知可見性級別。第一通知可見性級別可以是與用戶健康相關事件相關聯的通知對用戶的可見性之度量。可以基於情境來確定第一通知可見性級別。用戶裝置可以經組態以接收與用戶健康相關事件相關聯的資料。資料之至少一部分係藉由用戶裝置根據掃描條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤和/或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。
用戶裝置可以經組態以基於與用戶健康相關事件相關聯的資料來確定關於用戶健康相關事件的依從性級別。依從性級別可以包括關於用戶健康相關事件的依從性比率的範圍。用戶健康相關事件可以與複數個依從性級別相關聯。複數個依從性級別中的每一個可以由高依從性閾值和低依從性閾值來界定。複數個依從性級別可基於以下項中之一者或多者調整：用戶之特徵、用戶健康相關事件之年齡、用戶健康相關事件之特徵、在預定義時段內已記錄的用戶健康相關事件之依從性次數，和/或用戶健康相關事件之頻率。
用戶裝置可以經組態以將關於用戶健康相關事件的依從性級別與複數個預定義依從性閾值進行比較。響應於將依從性級別與複數個預定義依從性閾值進行比較，用戶裝置可以經組態以確定關於用戶健康相關事件的第二通知可見性級別。當依從性級別低於與第一通知可見性級別相關聯的第一預定義依從性閾值時，第二通知可見性級別可以確定為比第一通知可見性級別更高的可見性級別。當依從性級別高於與第一通知可見性級別相關聯的第二預定義依從性閾值時，第二通知可見性級別可以確定為比第一通知可見性級別更低的可見性級別。用戶裝置可以經組態以檢測與用戶健康相關事件相關聯的觸發事件。用戶裝置可以經組態以使用第二通知可見性級別藉由用戶裝置來傳送與用戶健康相關事件相關聯的通知。
第一通知可見性級別及第二通知可見性級別可以包括介入可見性級別、請求輸入可見性級別、儀表板可見性級別和/或隱藏式可見性級別。介入可見性級別可以包括將通知傳送到用戶的行動裝置和至少一個其他裝置。請求輸入可見性級別可以包括請求用戶記錄用戶健康相關事件的完成。儀表板可見性級別可以包括顯示用戶健康相關事件及待於給定時段中完成的至少一個其他用戶健康相關事件之列表。可以基於情境來編制用戶健康相關事件和至少一個其他用戶健康相關事件的列表。隱藏式可見性級別可以包括對用戶隱藏通知。當用戶健康相關事件對用戶來說是新事件時，可以選擇請求輸入可見性級別作為第一通知可見性級別。
用戶裝置可以經組態以確定與用戶健康相關事件相關聯的情境與至少一個其他用戶健康相關事件的情境相匹配。至少一個其他用戶健康相關事件可以是非糖尿病相關事件。用戶裝置可以經組態以將用戶健康相關事件與至少一個其他用戶健康相關事件分組在通知組中。通知可以指示用戶健康相關事件和至少一個其他用戶健康相關事件。
用戶裝置可以經組態以在用戶裝置的記憶體中記錄與第一用戶健康相關事件相關聯的第一複數個條目。用戶裝置可以與用戶相關聯。第一用戶健康相關事件可以包括糖尿病相關事件或非糖尿病相關事件之一。用戶裝置可以經組態以確定與第一用戶健康相關事件相關聯的第一情境。第一情境可以包括與第一用戶健康相關事件相關聯的時間或位置中的至少一者。用戶裝置可以經組態以確定複數個條目指示用戶高於第一用戶健康相關事件的依從性閾值。用戶裝置可以經組態以記錄第二用戶健康相關事件的第二複數個條目。第二用戶健康相關事件可以包括糖尿病相關事件。用戶裝置可以經組態以確定與第二用戶健康相關事件相關聯的第二情境。第二情境可以包括與第二用戶健康相關事件相關聯的時間或位置中的至少一者。用戶裝置可以經組態以確定與第一用戶健康相關事件相關聯的第一情境在與第二用戶健康相關事件相關聯的第二情境的預定義閾值內。響應於確定與第一用戶健康相關事件相關聯的情境與與第二用戶健康相關事件相關聯的情境相似，用戶裝置可以經組態以將第一用戶健康相關事件與第二用戶健康相關事件分組在通知組中。用戶裝置可以經組態以在當用戶經評估執行第一用戶健康相關事件時檢測觸發事件。用戶裝置可以經組態以透過行動裝置上的音頻警報或可視警報向用戶傳送警報以執行至少第二用戶健康相關事件。
用戶裝置可以經組態以響應於在預定義時段內記錄的第二用戶健康相關事件的次數及依從性閾值來調整警報之可見性以執行第二用戶健康相關事件。可以基於針對第一用戶健康相關事件檢測到的觸發事件來傳送警報。高於依從性閾值的第一用戶健康相關事件可導致可視警報或音頻警報未能包括具體與第一用戶健康相關事件相關的資訊。可以在基於情境確定的通知可見性級別傳送警報。通知可見性級別包括介入可見性級別、請求輸入可見性級別、儀表板可見性級別或隱藏式可見性級別。當用戶健康相關事件對用戶來說是新事件時，可以選擇請求輸入可見性級別作為第一通知可見性級別。
相關申請的交叉引用
本案主張 2021 年 8 月 17 日申請的美國臨時專利申請號 63/233,941 的優先權，其內容藉由引用方式全文併入本文之中。
圖 1 為用於監測或治療糖尿病病症的代表性環境的透視圖。如圖 1 所示，罹患糖尿病的用戶 100 使用一個或多個血糖監測裝置來幫助監測或治療糖尿病病症。糖尿病病症包括代謝徵候群、糖尿病前期、1 型糖尿病、2 型糖尿病或妊娠糖尿病。當用戶 100 的血糖含量高於或低於閾值血糖含量時，用戶 100 可能處於極端糖尿病狀態，例如低血糖或高血糖。在圖 1 的實施例中，用戶 100 使用血糖監測裝置來監測血糖含量。
如本文中所使用，術語「血糖監測裝置」是指透過直接測量血液或透過間接檢測過程來檢測和報告用戶血液中的葡萄糖含量的任何裝置。血糖含量也稱為血葡萄糖含量。血糖監測裝置的實例包括但不嚴格限於連續血糖監測裝置、快速血糖監測裝置和血糖儀，血糖儀在“實時”監測過程中提供對來自血液樣品中的血糖含量的單次測量。圖 1 描繪了下文更詳細地描述的血糖監測裝置的實例。
在一些實施例中，血糖監測裝置是連續血糖監測儀 (CGM) 102。CGM 102 包括皮下感測器，其用於感測和監測用戶 100 的間質液中的葡萄糖量。CGM 102 包括直接位於感測器上方的傳輸裝置，其無線地為來自感測器的資料傳輸供電。CGM 102 定期將指示用戶 100 的血糖含量的資料傳送到外部裝置，例如行動裝置 104，用於計算或儲存用戶 100 的血糖含量。
如本文中所使用，術語「行動裝置」是指能夠隨著用戶改變位置而隨用戶移動的任何行動電子裝置。實例行動裝置包括行動電話、智慧型手機、穿戴式裝置、平板電腦、膝上型電腦、筆記型電腦、個人數位助理 (PDA) 以及能夠隨用戶移動的任何其他行動電子裝置。行動裝置的一些實施例將血糖監測儀整合至整合式裝置中。
行動裝置 104 的一些實施例作為 CGM 控制器裝置操作。儘管行動裝置 104 是作為 CGM 102 與之通訊的裝置的實例提供，但是 CGM 102 可以與其他專用的 CGM 控制器裝置通訊以提供本文針對行動裝置 104 描述的類似功能。CGM 102 處理血糖資料以提供警報，或者血糖資料在行動裝置 104 或另一 CMG 控制器裝置處進行處理，將警報指示傳送到 CGM 102。
在一些實施例中，血糖監測透過快速葡萄糖監測 (FGM) 進行。FGM 包括皮下感測器 103，其用於感測和監測用戶 100 的間質液中的葡萄糖量。當裝置在感測器 103 的 RF 範圍內時，諸如行動裝置 102 或另一讀取器裝置等單獨讀取器裝置從感測器接收血糖資訊。感測器 103 將瞬時血糖含量或血糖含量的圖形趨勢傳送到讀取器裝置以供顯示。
用戶 100 使用血糖儀 (BGM) 106 作為血糖監測裝置來監測血糖含量。BGM 106 包括接收血糖測量條 110 的端口 108。用戶 100 將血液樣品沉積在血糖測量條 110 上。BGM 106 分析樣品並測量樣品中的血糖含量。從樣品測得的血糖含量顯示在 BGM 106 的顯示器 112 上或傳送到外部裝置，例如行動裝置 104。
由 BGM 106 測得或使用從 CGM 102 接收的資料計算的血糖含量用於治療用戶 100 的糖尿病病症。例如，用戶 100 使用移動式非持久胰島素泵 116 或移動式持久胰島素泵 118 來用胰島素治療糖尿病。行動裝置 104 確定要投予用戶 100 的胰島素量，並且胰島素泵 116、118 從行動裝置 104 接收指令以向用戶 100 輸送預定量的胰島素。胰島素泵 116、118 從行動裝置 104 接收其他資訊，諸如用戶 100 的進餐時間資訊或運動資訊。胰島素泵 116、118 基於從行動裝置 104 接收的資訊確定要給予的胰島素量。胰島素泵 116、118 將資訊傳送到行動裝置 104。傳送到行動裝置 104 的資訊包括輸送給用戶 100 的胰島素量、相應的輸送時間或泵狀態 （例如，電池狀態、胰島素狀態或泵的一部分的另一狀態）。
在一些實施例中，用戶 100 佩戴健身追蹤器 114。健身追蹤器 114 是健身手環（ 例如，如圖 1 所示）、智慧型手錶或其他可穿戴裝置。健身追蹤器 114 測量並估算用戶的活動或缺乏活動。健身追蹤器 114 用於測量活動，諸如步行、運動、跑步、睡眠、靜止、騎自行車、在橢圓機上鍛煉等。由健身追蹤器 114 收集的資料（ 例如，活動資料）被傳送到計算裝置（ 例如，諸如行動裝置 104）並且在計算裝置上可檢視。
在一些實施例中，用戶 100 在測試期間接收預包裝餐食 130 供消耗。每一份預包裝餐食 130 包括餐食機器可讀光學標籤 131。餐食機器可讀光學標籤 131 是條碼、QR 碼或一些其他唯一識別碼。用戶 100 在用餐之前掃描餐食機器可讀光學標籤 131，例如，以確認已食用相應的預包裝餐食 130。
在一些實施例中，用戶 100 在測試期間接收預包裝的藥物劑量 132 以服用。每一份預包裝的藥物劑量 132 包括藥物機器可讀光學標籤 133。藥物機器可讀光學標籤 133 是條碼、QR 碼或一些其他唯一識別碼。用戶 100 在服用藥物劑量之前掃描藥物機器可讀光學標籤 133，例如，以確認已服用相應的預包裝藥物劑量 132。
在一些實施例中，用戶 100 使用智慧型盤子 128 來用餐。智慧型盤子 128 包括一個或多個感測器，該感測器經組態以確定用戶 100 食用了多少餐食（ 例如，預包裝的餐食）。智慧型盤子 128 經組態以掃描預包裝餐食 130 的餐食機器可讀光學標籤 131。例如，智慧型盤子 128 包括相機或條碼掃描器。
行動裝置 104 使用有線或無線通訊與胰島素泵 116、118、CGM 102、BGM 106、健身追蹤器 114 以及智慧型盤子 128 通訊。行動裝置 104、CGM 102、CGM 控制器、BGM 106、健身追蹤器 114、智慧型盤子 128 和胰島素泵 116、118 統稱為用戶裝置。行動裝置 104 使用相同或不同的無線通訊協定與胰島素泵 116、118、CGM 102、BGM 106、健身追蹤器 114 以及智慧型盤子 128 通訊。例如，行動裝置 104 使用 BLUETOOTH®、近場通信 (NFC)、THREAD®、WIFI®、ZIGBEE®、WI-MAX®、蜂窩通訊協定、專用無線通訊協定或其他射頻 (RF) 通訊協定與胰島素泵 116、118、CGM 102、BGM 106、健身追蹤器 114 以及智慧型盤子 128 通訊。
行動裝置 104 接收資料並儲存資料，用於輔助監測或治療糖尿病病症。行動裝置 104 透過在顯示器上提供的用戶介面接收來自用戶 104 的輸入。行動裝置 104 透過顯示器上提供的硬按鈕或軟按鈕接收輸入。
行動裝置 104 經組態以確定裝置的位置。例如，行動裝置 104 能夠使用來自全球定位系統 (GPS) 的訊號或經由蜂窩通訊的三角測量來確定裝置的地理位置（ 例如，緯度和經度）。行動裝置 104 使用 RF 信標裝置 126 確定相對位置。RF 信標裝置 126 透過諸如 BLUE TOOTH® 低功耗 (BLE) 信標或 NFC 信標等短距離無線通訊來傳送唯一識別碼。行動裝置 104 接收 RF 信標並在資料庫中 （例如，在來自資料存放區 124 的資訊中）執行查找以確定與唯一識別碼相關聯的相對位置。例如，行動裝置 104 確定 RF 信標指示該裝置在家中或建築物中的特定房間內、在建築物中的特定樓層、靠近預定義物體，或在與另一物體或位置相關聯的信標的 RF 範圍內。
行動裝置 104 的一些實施例包括一個或多個感測器，該感測器用於檢測裝置的相對位置或關於用戶 100 的資訊。行動裝置 104 檢測移動或方向改變。基於行動裝置 104 在一段時間內的移動或方向改變（或缺乏），行動裝置 104 檢測用戶 100 是站著、坐著還是躺著。當移動或方向改變在一段時間內大於閾值時，行動裝置 104 檢測到用戶 100 正在運動。行動裝置 104 使用心率感測器檢測用戶 100 的心率。基於用戶 100 在一段時間內的心率和移動，行動裝置 104 檢測用戶 100 是睡著還是醒著。關於行動裝置 104 或用戶 100 的資訊用於提供關於糖尿病病症的資訊或治療糖尿病病症。
行動裝置 104 向用戶 100 提供關於用戶的糖尿病病症的資訊。例如，行動裝置 104 提供血糖含量、提供餐食相關資訊、提供運動相關資訊、生成圖形和其他圖形用戶介面供顯示，或生成提供給用戶 100 的警報。例如，行動裝置 104 測量用戶 100 的血糖含量並在用戶 100 的血糖含量已達到極端糖尿病狀態 （例如，低血糖症或高血糖症）的閾值時提供警報。由行動裝置 104 提供的警報為音頻或非音頻警報。非音頻警報以振動、螢幕閃爍或行動裝置 104 上的 LED 閃爍的形式提供。警報也或可替代地由外部裝置基於來自行動裝置 104 的通訊來提供。行動裝置 104 的一些實施例包括響應於在監測的血糖資料中識別的資料指示或觸發，用於提供在體振動警報的電動馬達或用於提供音頻警報的揚聲器。
行動裝置 104 透過有線通訊或短距離無線通訊 （例如，WI-FI®、BLUETOOTH®、BLE、NFC 或其他合適的短距離無線通訊）與其他裝置直接通訊。行動裝置 104 透過網路 120 （例如，使用 WI-FI® 網路、蜂窩網路、WI-MAX® 網路或其他有線或無線網路）與遠端計算裝置 122 或資料存放區 124 間接通訊。網路 120 為有線或無線網路。網路 120 用於透過網際網路與其他裝置通訊。
行動裝置 104 與遠端計算裝置通訊以生成用於在行動裝置 104 上顯示的用戶介面、執行遠端計算或以其他方式控制遠端計算裝置。例如，行動裝置 104 透過應用程式或網頁瀏覽器提供在遠端計算裝置 122 處生成的用戶介面。行動裝置 104 基於從用戶 100、CGM 102、BGM 106 或胰島素泵 116、118 接收的資訊生成用於透過遠端計算裝置 122 提供警報的指令。行動裝置 104 向其發送用於執行警報的通訊的實例遠端計算裝置 122 包括遠端計算機 （例如，伺服器、膝上型電腦或其他計算機）、外部揚聲器、外部顯示裝置 （例如，電視、監視器或另一具有外部顯示器的裝置）、家庭自動化系統、遠端電信裝置 （例如，用於透過電信網路向緊急聯繫人發送文本或語音通訊）或另一遠端計算裝置。
行動裝置 104 與資料存放區 124 通訊以儲存資訊或檢索資訊。該資訊包括與用戶 100、CGM 102、BGM 106、健身追蹤器 114、智慧型盤子 128 和/或胰島素泵 116、118 相關的資訊。例如，行動裝置 104 接收與用戶 100 相關聯的治療資訊作為輸入或從 CGM 102 或 BGM 106 接收血糖資訊並透過網路 120 將該資訊發送到資料存放區 124。從資料存放區 124 中檢索儲存的資訊以治療用戶的糖尿病病症。例如，行動裝置 104 檢索輸送給用戶 100 的胰島素量或相應的輸送時間。資料存放區 124 包括一個或多個遠端儲存位置，它們統稱為雲端儲存。例如，資料存放區 124 儲存關於用戶 100 的一個或多個個人特徵 （例如，用戶的年齡或性別）或警報的一個或多個警報簡檔的資訊。
用戶裝置（ 例如，諸如行動裝置 104）中的一個或多個經組態以將與健康相關事件（ 例如，諸如糖尿病相關事件）相關聯的通知（ 例如，諸如警報）提供給用戶。通知用於告知用戶需要完成健康相關事件。當用戶完成健康相關事件時，可能需要用戶記錄健康相關事件的完成，例如，使用行動裝置 104。健康相關事件可以包括任務、計劃事件、計劃外事件、習慣等。健康相關事件可以包括用餐、進行活動（ 例如，諸如某種運動）、服用一劑藥物、記錄醫學讀數（ 例如，血糖含量、體溫、心率、血壓、氧飽和度）、記錄睡眠資訊、處方狀態（ 例如，已開處方、已按處方配藥等）、疫苗接種狀態、就診/檢查（ 例如，牙科就診、初級保健就診、專家就診、眼科檢查 等）等。
用戶可以使用多種方法來記錄健康相關事件的完成情況。例如，用戶可以手動記錄完成、掃描與健康相關事件相關聯的識別碼等。行動裝置 104 可以執行能夠手動記錄健康相關事件完成的行動應用程式 105。行動應用程式 105 在本文中可被稱為健康管理應用程式、行動健康應用程式等。
健康相關事件可以與行事曆資訊一起儲存，例如，以支持在特定應用程式之外將健康相關事件標記為完成，但可透過 API 存取。在特定提醒之前完成或作為每日待辦事項清單的一部分完成的健康相關事件可從提醒啟動中排除，並在每日（或情境化的）待辦事項清單上標記為已完成。每個健康相關事件可有自己的可將其視為已完成的接受標準。接受標準可以包括可以記錄資料的特定時間窗口和/或可以接受為已完成的健康相關事件的值或內容的範圍。
可出於依從性目的評估不太頻繁（ 例如，臨時、每月、每季度或每年）但經常發生的健康相關事件，諸如牙科就診、體檢、眼科檢查、足部檢查。
通知也可用於告知用戶用於監測或治療糖尿病病症的裝置的問題。為了更好地確保用戶接收到關於健康相關事件或用戶用於監測或治療糖尿病病症的裝置的狀態的通知，可以根據用戶輸入、缺少用戶輸入、用戶特定特徵或者用戶環境來修改警報。
行動裝置 104（ 例如，行動應用程式 105）可以經組態以確定健康相關事件的通知可見性級別。健康相關事件的通知可見性級別可以是與健康相關事件相關聯的通知對用戶的可見性之度量。可以基於健康相關事件的情境來確定初始通知可見性級別。行動裝置 104 可以根據初始通知可見性級別向用戶顯示通知，直到收集到足夠的依從性資料以更新初始通知可見性級別。例如，行動裝置 104 可以經組態以接收與健康相關事件相關聯的資料。行動裝置 104 可以經組態以基於與用戶健康相關事件相關聯的資料來確定關於用戶健康相關事件的依從性級別。例如，行動裝置 104 可以針對用戶和健康相關事件計算依從性比率。可以基於針對健康相關事件的依從性比率來確定依從性級別。依從性比率可以是用戶在給定時段（ 例如，依從期）內執行健康相關事件的頻率的定量度量。換句話說，依從性比率可以指示用戶在依從期內完成健康相關事件的歷史依從性。可以使用在依從期執行健康相關事件的機會的數量和在依從期完成健康相關事件的數量來確定依從性比率。
行動裝置 104 可以基於所確定的依從性級別來確定更新健康相關事件的通知可見性級別。例如，行動裝置 104 可以將健康相關事件的依從性級別與複數個預定義依從性閾值進行比較。響應於將依從性級別與複數個預定義依從性閾值進行比較，行動裝置 104 可以經組態以確定關於用戶健康相關事件的第二通知可見性級別。當依從性級別低於與第一通知可見性級別相關聯的第一預定義依從性閾值時，第二通知可見性級別可以確定為比第一通知可見性級別更高的可見性級別。當依從性級別高於與第一通知可見性級別相關聯的第二預定義依從性閾值時，第二通知可見性級別可以確定為比第一通知可見性級別更低的可見性級別。
當依從性比率（ 例如，用戶報告遵守健康相關事件的頻率）降低時，行動裝置 104 可以增加與健康相關事件相關聯的通知的可見性。當依從性比率提高時，行動裝置 104 可以降低與健康相關事件相關聯的通知的可見性。降低通知的可見性可以是對遵守報告依從性的獎勵和/或對報告遵守其他健康相關事件的激勵，例如，以減少收到的通知數量。接收太多有關行為/任務的通知可能會導致糖尿病患者的用戶體驗不佳，並且在某些情況下，會導致行為/任務的重要性退化或脫敏。當用戶接收到太多通知和/或警報時，用戶往往會開始忽略通知和/或警報。基於依從性調整通知的可見性可以增加對通知和/或警報的關注度，因為不向用戶發送和/或顯示不必要的通知和/或警報。
行動裝置 104 可以經組態以將兩個或更多個健康相關事件分組（ 例如，統合 (bundle)）成通知組。對兩個或更多個健康相關事件進行分組可以減少發送的通知數量和/或可以增加對低依從性事件的依從性報告的依從性。例如，具有低依從性比率的健康相關事件可以與具有高依從性比率的健康相關事件分組。因為用戶定期（ 例如，具有高依從性）完成高依從性事件，所以將低依從性事件與高依從性事件分組可以觸發用戶在執行高依從性事件時執行低依從性事件。
在一些實施例中，行動裝置 104 和/或遠端計算裝置 122 可以執行預測性學習。例如，行動裝置 104 和/或遠端計算裝置 122 可以在用戶 100 執行複數個健康相關事件時更新用戶 100 的學習模型。學習模型可以結合來自其他用戶（ 例如，具有相似特徵的用戶）的資訊和/或與用戶相關聯的歷史資料，以識別針對低依從性事件的分組目標和/或初始通知可見性級別。例如，學習模型可以基於顯示其他用戶如何響應將低依從性事件與一個或多個分組目標分組的資料來針對低依從性事件建議一個或多個分組目標。在另一實例中，學習模型可以基於其他用戶如何遵守針對在多種通知可見性級別的健康相關事件的依從性報告來建議健康相關事件的初始通知可見性級別。學習模型可以從行動裝置 104 接收資料並且可以動態更新（ 例如，當用戶執行其他健康相關事件時）。
圖 2 為實例計算裝置 200 的方塊圖。計算裝置是行動計算裝置，諸如平板電腦、行動電話、可穿戴裝置、CGM 控制器裝置或另一計算裝置等。如圖 2 所示，計算裝置 200 包括用於控制計算裝置 200 的功能的處理器 202。處理器 202 包括一個或多個電路，諸如通用處理器、專用處理器、常規處理器、數位訊號處理器 (DSP)、微處理器、積體電路、可程式邏輯裝置 (PLD)、應用程式特定積體電路 (ASIC) 等。處理器 202 執行訊號編碼、資料處理、功率控制、影像處理、輸入/輸出處理或使計算裝置 200 能夠如本文所述執行的任何其他功能。
處理器 202 將資訊儲存在記憶體 216 中或從記憶體 216 中檢索資訊。記憶體 216 包括不可卸載記憶體或可卸載記憶體。不可卸載記憶體可以包括隨機存取記憶體 (RAM)、唯讀記憶體 (ROM)、硬碟或任何其他類型的不可卸載記憶體儲存體。可卸載記憶體可以包括訂閱者身分識別模組 (SIM) 卡、記憶棒、記憶卡（ 例如，數位相機記憶卡）或任何其他類型的可卸載記憶體。處理器 202 存取記憶體 216 以獲取計算裝置 200 使用的可執行指令或其他資訊。記憶體 216 可以儲存與與計算裝置 200 的用戶相關聯的一個或多個健康相關事件相關聯的多種資訊。例如，記憶體 216 可以經組態以儲存與一個或多個健康相關事件相關聯的歷史資料 226、與一個或多個健康相關事件相關聯的觸發事件 236、與一個或多個健康相關事件相關聯的通知組 246 和/或與一個或多個健康相關事件相關聯的依從性閾值 256。
計算裝置 200 包括與處理器 202 通訊的相機 206。相機 206 是數位相機或能夠生成影像或視頻 （例如，影像序列）以在計算裝置 200 處捕獲的其他光學裝置。相機 206 包括能夠響應於來自處理器 202 的訊號而閃爍的採光裝置。採光裝置閃爍以透過相機 206 提供警報。
計算裝置 200 包括一個或多個通訊電路 218。處理器 202 與通訊電路 218 進行電子通訊以發送或接收資訊。通訊電路 218 能夠進行有線或無線通訊。例如，通訊電路 218 包括一個或多個無線頻率 (RF) 收發器，用於透過天線發送和接收 RF 訊號 （例如，BLUETOOTH®、近場通信 (NFC)、WIFI®、WI-MAX®、蜂窩或其他合適的無線收發器），或其他能夠執行無線通訊的通訊模組。一個或多個通訊電路 218 能夠執行紅外線 (IR) 通訊。
處理器 202 與用於向處理器 202 提供輸入的鍵盤 224 進行電子通訊。鍵盤 224 包括一個或多個用於接收來自用戶的輸入的按鍵。鍵盤 224 包括硬按鍵或軟按鍵，這些按鍵的功能可以隨著用戶執行選擇而改變。
處理器 202 的其他輸入由一個或多個感測器 226 提供。感測器 226 包括動作感測器、近接感測器、心率監測感測器、加速計、陀螺儀或計算裝置上的另一感測器。動作感測器傳輸紅外線訊號或使用影像處理來感知運動。近接感測器傳輸紅外線訊號以檢測物體何時處於預定義接近範圍內。心率監測感測器採用光電容積描記術以檢測用戶的血流量。心率監測感測器包括一個或多個 LED 或發光二極體，以檢測用戶的血流量。心率監測感測器採用紅外線技術來檢測用戶的血流量。心率監測感測器採集心電圖 (ECG) 並從 ECG 中檢測有關用戶心率的資訊。加速計測量計算裝置 200 在給定方向上的非重力加速度。加速計響應與給定方向上的運動相關聯的振動。處理器 202 使用來自加速計的測量值來確定計算裝置 200 的相對運動的幅度或方向，或用戶的相對位置 （例如，站立、坐下或躺下）。陀螺儀用於確定計算裝置 200 的方向。
處理器 202 與顯示器 220 進行電子通訊或在顯示器 220 上生成影像以向用戶提供資訊。顯示器 220 與處理器 202 之間的通訊是雙向通訊，因為顯示器 220 包括能夠從用戶接收資訊並將此類資訊提供給處理器 202 的觸控式螢幕模組。例如，顯示器 220 提供由觸控式螢幕模組識別並作為輸入提供給處理器 202 的供用戶選擇的軟按鈕。
處理器 202 與揚聲器 208 進行電子通訊或控制揚聲器 208。揚聲器 208 響應於處理器 202 檢測到的觸發事件而提供音頻聲音 （例如，嘟嘟聲、嗶嗶聲或嗡嗡聲）。
計算裝置 200 包括與處理器 202 進行電子通訊或由處理器 202 控制的電動馬達 210。計算裝置 200 可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。例如，響應於處理器 202 檢測到的觸發事件，電動馬達 210 旋轉並使計算裝置 200 振動 （例如，以指示警報）。電動馬達 210 提供警報以補充音頻警報或代替揚聲器 208 提供的音頻警報。
處理器 202 與麥克風 214 進行電子通訊或從麥克風 214 接收資訊。例如，處理器 202 透過麥克風 214 接收音頻訊號。
計算裝置 200 包括全球定位系統 (GPS) 電路 204。GPS 電路 204 能夠接收 GPS 資訊。處理器 202 能夠基於經由 GPS 電路接收的 GPS 資訊來確定計算裝置 200 的 GPS 坐標 （例如，緯度和經度）。
計算裝置 200 包括視覺指示器，例如一個或多個一個或多個發光二極管 (LED) 212。一個或多個 LED 212 被點亮或閃爍以向用戶提供警報或傳達其他資訊 （例如，電池電量低或打開裝置）。
圖 3 為實例血糖監測裝置 300 的方塊圖。例如，血糖監測裝置 300 是 CGM 或 FGM。血糖監測裝置 300 包括皮下感測器 326，其用於感測和監測用戶間質液中的葡萄糖量。資料從感測器 326 傳輸到傳輸裝置 304。當血糖監測裝置 300 是 CGM 時，傳輸裝置 304 直接位於感測器 326 上方並且透過電源 320 無線地為來自感測器 326 的資料傳輸供電。當血糖監測裝置 300 是 FGM 時，傳輸裝置 304 是行動裝置或其他讀取器裝置，當裝置在感測器 326 的 RF 範圍內時，該裝置從感測器 326 瞬時接收血糖資訊。
傳輸裝置 304 透過通訊電路 318 從感測器 326 接收資料通訊。通訊電路 318 與處理器 302 進行電子通訊。處理器 302 包括一個或多個電路，諸如通用處理器、專用處理器、常規處理器、數位訊號處理器 (DSP)、微處理器、積體電路、可程式邏輯裝置 (PLD)、應用程式特定積體電路 (ASIC) 等。處理器 302 執行訊號編碼、資料處理、功率控制、輸入/輸出處理或使傳輸裝置 304 能夠如本文所述執行的任何其他功能。
傳輸裝置 304 包括用於與其他裝置通訊的另一通訊電路 316。處理器 302 與通訊電路 316 進行電子通訊以發送或接收資訊。通訊電路 316、318 能夠執行有線或無線通訊。例如，通訊電路 316、318 包括一個或多個無線頻率 (RF) 收發器，用於透過天線發送和接收 RF 訊號 （例如，BLUETOOTH®、近場通信 (NFC)、WIFI®、WI-MAX®、蜂窩或其他合適的 RF 訊號），或其他能夠執行無線通訊的通訊模組。通訊電路 316、318 使用相同的 RF 通訊協定或不同的 RF 通訊協定進行通訊。
處理器 302 將資訊儲存在記憶體 312 中或從記憶體 312 中檢索資訊。記憶體 312 包括不可卸載記憶體或可卸載記憶體。不可卸載記憶體包括隨機存取記憶體 (RAM)、唯讀記憶體 (ROM)、硬碟或任何其他類型的不可卸載記憶體儲存體。可卸載記憶體包括用戶身分識別模組 (SIM) 卡、記憶棒、記憶卡 （例如，數位相機記憶卡）或任何其他類型的可卸載記憶體。處理器 302 存取記憶體 312 以獲取傳輸裝置 304 使用的可執行指令或其他資訊。處理器 302 與用於向處理器 302 提供輸入的一個或多個輸入鍵 324 進行電子通訊。
處理器 302 與揚聲器 314 進行電子通訊或控制揚聲器 314。揚聲器 314 響應於處理器 302 檢測到的觸發事件而提供音頻聲音 （例如，嘟嘟聲、嗶嗶聲或嗡嗡聲）。
血糖監測裝置 300 包括與處理器 302 進行電子通訊或由處理器 302 控制的電動馬達 310。血糖監測裝置 300 可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。例如，響應於處理器 302 檢測到的觸發事件，電動馬達 310 旋轉並使血糖監測裝置 300 振動 （例如，以指示警報）。電動馬達 310 提供警報以補充音頻警報或代替揚聲器 314 提供的音頻警報。
圖 4 是實例血糖測量 (BGM) 裝置 400 的方塊圖。如圖 4 所示，BGM 裝置 400 包括用於控制 BGM 裝置 400 的功能的處理器 402。在多個實施例中，處理器 402 包括一個或多個數位邏輯裝置，諸如通用處理器、專用處理器、數位訊號處理器 (DSP)、微處理器、積體電路、可程式邏輯裝置 (PLD)、應用程式特定積體電路 (ASIC) 和任何其他合適的數位邏輯裝置。處理器 402 執行訊號編碼、資料處理、功率控制、影像處理、輸入/輸出處理或使 BGM 裝置 400 能夠如本文所述執行的任何其他功能。
處理器 402 將資訊儲存在記憶體 416 中或從記憶體 416 中檢索資訊。記憶體 416 包括不可卸載記憶體或可卸載記憶體。不可卸載記憶體包括隨機存取記憶體 (RAM)、唯讀記憶體 (ROM)、硬碟或任何其他類型的不可卸載記憶體儲存體。可卸載記憶體包括用戶身分識別模組 (SIM) 卡、記憶棒、記憶卡 （例如，數位相機記憶卡）或任何其他類型的可卸載記憶體。處理器 402 存取記憶體 416 以獲取 BGM 裝置 400 使用的可執行指令或其他資訊。
BGM 裝置 400 包括一個或多個通訊電路 418。處理器 402 與通訊電路 418 進行電子通訊以發送或接收資訊。通訊電路 418 能夠進行有線或無線通訊。例如，通訊電路 418 包括一個或多個無線頻率 (RF) 收發器，用於透過天線發送和接收 RF 訊號 （例如，BLUETOOTH®、近場通信 (NFC)、WIFI®、WI-MAX®、蜂窩或其他合適的 RF 訊號），或其他能夠執行無線通訊的通訊模組。一個或多個通訊電路 418 能夠執行紅外線 (IR) 通訊。
處理器 402 與用於向處理器 402 提供輸入的鍵盤 424 進行電子通訊。鍵盤 424 包括一個或多個用於接收來自用戶的輸入的按鍵。鍵盤 424 包括硬按鍵或軟按鍵，這些按鍵的功能可以隨著用戶執行選擇而改變。
處理器 402 的其他輸入由 BGM 感測器模組 404 提供。BGM 感測器模組 404 包括血糖測量引擎，其分析由患者在血糖測量條上提供的血液樣品並測量樣品中的血糖量。
處理器 402 與顯示器 406 進行電子通訊或在顯示器 406 上生成影像以向用戶提供資訊。顯示器 406 與處理器 402 之間的通訊是雙向通訊，因為顯示器 406 包括能夠從用戶接收資訊並將此類資訊提供給處理器 402 的觸控式螢幕模組。例如，顯示器 406 提供由觸控式螢幕模組識別並作為輸入提供給處理器 402 的供用戶選擇的軟按鈕。
處理器 402 與揚聲器 408 進行電子通訊或控制揚聲器 408。揚聲器 408 響應於處理器 402 檢測到的觸發事件而提供音頻聲音 （例如，嘟嘟聲、嗶嗶聲或嗡嗡聲）。
BGM 裝置 400 包括與處理器 402 進行電子通訊或由處理器 402 控制的電動馬達 410。BGM 裝置 400 可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。例如，響應於處理器 402 檢測到的觸發事件，電動馬達 410 旋轉並使 BGM 裝置 400 振動 （例如，以指示警報）。電動馬達 410 提供警報以補充音頻警報或代替揚聲器 408 提供的音頻警報。
處理器 402 與麥克風 422 進行電子通訊或從麥克風 422 接收資訊。例如，處理器 402 透過麥克風 422 接收音頻訊號。
BGM 裝置 400 包括視覺指示器，例如一個或多個一個或多個發光二極管 (LED) 428。一個或多個 LED 428 被點亮或閃爍以向用戶提供警報或傳達其他資訊 （例如，電池電量低或打開裝置）。
圖 5 為示出胰島素泵 500 的實例的方塊圖。如圖 5 所示，胰島素泵 500 包括處理器 502。處理器 502 包括一個或多個電路，諸如通用處理器、專用處理器、常規處理器、數位訊號處理器 (DSP)、微處理器、積體電路、可程式邏輯裝置 (PLD)、應用程式特定積體電路 (ASIC) 等。處理器 502 執行訊號編碼、資料處理、功率控制、影像處理、輸入/輸出處理或使胰島素泵 500 能夠如本文所述執行的任何其他功能。
在圖 5 的實施例中，處理器 502 與胰島素泵 500 中的泵馬達 504 進行電子通訊或控制泵馬達 504。泵馬達 504 驅動推動柱塞機構 514 的驅動單元 512。柱塞機構 514 從胰島素藥筒（未示出）噴射胰島素。胰島素藥筒包括用於輸送給用戶的胰島素供應。
處理器 502 與顯示器 506 進行電子通訊或在顯示器 506 上生成影像以向用戶提供資訊。顯示器 506 與處理器 502 之間的通訊是雙向通訊，因為顯示器 506 包括能夠從用戶接收資訊並將此類資訊提供給處理器 502 的觸控式螢幕模組。例如，顯示器 1306 提供由觸控式螢幕模組識別並作為輸入提供給處理器 502 的供用戶選擇的軟按鈕。
處理器 502 與揚聲器 508 進行電子通訊或控制揚聲器 508。揚聲器 508 響應於處理器 502 檢測到的觸發事件而提供音頻聲音 （例如，嘟嘟聲、嗶嗶聲或嗡嗡聲）。
胰島素泵 500 包括與處理器 502 進行電子通訊或由處理器 502 控制的電動馬達 510。胰島素泵 500 可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。例如，響應於處理器 502 檢測到的觸發事件，電動馬達 510 旋轉並使胰島素泵振動 （例如，以指示警報）。電動馬達 510 提供警報以補充音頻警報或代替揚聲器 508 提供的音頻警報。
處理器 502 與記憶體 516 進行電子通訊。處理器將資訊儲存在記憶體 516 中或從記憶體 516 中檢索資訊。記憶體 516 包括用於儲存計算機可讀媒體的不可卸載記憶體或可卸載記憶體。不可卸載記憶體包括隨機存取記憶體 (RAM)、唯讀記憶體 (ROM)、硬碟或任何其他類型的不可卸載記憶體儲存體。可卸載記憶體包括用戶身分識別模組 (SIM) 卡、記憶棒、記憶卡 （例如，數位相機記憶卡）或任何其他類型的可卸載記憶體。處理器 502 存取記憶體 516 以獲取胰島素泵 500 使用的可執行指令或其他資訊。
胰島素泵 500 包括通訊電路 518。處理器 502 與通訊電路 518 進行電子通訊以發送或接收資訊。通訊電路 518 能夠進行有線或無線通訊。例如，無線通訊電路 518 包括無線頻率 (RF) 收發器，用於透過天線發送和接收 RF 訊號 （例如，BLUETOOTH®、近場通信 (NFC)、WIFI®、WI-MAX®、蜂窩或其他合適的 RF 訊號），或其他能夠執行無線通訊的通訊模組。通訊電路 518 能夠執行紅外線 (IR) 通訊。
處理器 502 與用於向處理器 502 提供輸入的鍵盤 524 進行電子通訊。鍵盤 524 包括一個或多個用於接收來自用戶的輸入的按鍵。鍵盤 524 包括硬按鍵或軟按鍵，這些按鍵的功能可以隨著用戶執行選擇而改變。
處理器 502 的其他輸入由感測器 526 提供。感測器 526 包括對胰島素儲器內的壓力敏感的壓力感測器；對胰島素藥筒的存在敏感的藥筒感測器，或檢測驅動單元 512 中的齒輪（未示出）的運動的動作感測器。
圖 6 示出了用於確定計算裝置上的健康相關事件的通知可見性級別的實例過程 600 的流程圖。實例過程 600 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 600 由單個計算裝置執行，或分佈在多個裝置上。例如，過程 600 由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。過程 600 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。實例過程 600 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。
如圖 6 所示，可以在 602 處識別健康相關事件。健康相關事件可以是分配給用戶的任務（ 例如，新任務或現有任務）。健康相關事件可以與健康狀況、疾病、病症和/或病痛相關聯。健康相關事件可以是結構化測試期的一部分、健康管理方案的一部分、運動方案的一部分、個人衛生方案的一部分、飲食計劃的一部分和/或其他健康相關事件。可以響應於用戶輸入在 602 處識別健康相關事件。用戶可以將與健康相關事件相關聯的資訊輸入到計算裝置的健康管理應用程式（ 例如，如圖 1 中所示的行動應用程式 105）中。例如，用戶可以在行動應用程式中選擇「新任務」或「創建任務」選項來識別健康相關事件。健康相關事件可以包括用餐、進行活動（ 例如，諸如某種運動）、服用一劑藥物、記錄醫學讀數（ 例如，血糖含量、體溫、心率、血壓、氧飽和度）、記錄睡眠資訊、處方狀態（ 例如，已開處方、已按處方配藥等）、疫苗接種狀態、就診/檢查（ 例如，牙科就診、初級保健就診、專家就診、眼科檢查 等）等。
在 604，計算裝置可以識別與健康相關事件相關聯的資料。與健康相關事件相關聯的資料可以是歷史資料和/或實時資料。例如，計算裝置可以查詢資料庫（ 例如，如圖 1 中所示的資料存放區 124）以獲取與健康相關事件相關聯的歷史資料。資料庫可以是本地資料庫（ 例如，在計算裝置上）或遠端資料庫（ 例如，在遠端計算裝置上）。遠端資料庫可以位於雲端中並且計算裝置可以透過網路存取遠端資料庫（ 例如，如果與健康相關事件相關聯的歷史資料位於資料庫中，則計算裝置可以連結資料至健康相關事件。位於資料庫中的歷史資料可以是與健康相關事件和/或與健康相關事件相似或相關的另一健康相關事件相關聯的歷史資料。在 604，計算裝置可以基於從計算裝置接收到的資料來識別實時資料。例如，計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至健康相關事件。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至健康相關事件。例如，歷史和/或實時資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將實時資料儲存在資料庫中。
資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 604，計算裝置可以基於識別的資料確定健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 606 確定健康相關事件的依從性級別。可以基於依從性比率計算依從性級別。在 606，可以基於與健康相關事件相關聯的資料來確定依從性比率。依從性比率可以是用戶在給定時段（ 例如，依從期）內執行健康相關事件的頻率的定量度量。換句話說，依從性比率可以指示用戶在依從期內完成健康相關事件的歷史依從性。在 606，可以使用在依從期執行健康相關事件的機會的數量和在依從期完成健康相關事件的數量來確定依從性比率。
依從期（ 例如，依從期的持續時間）可以是預定的並且可以基於健康相關事件。例如，不同的健康相關事件可以具有不同的依從期以確定依從性級別。健康相關事件可以是要求用戶定期（ 例如，每天、每週 等）執行的任務。依從期可以包括在依從性級別確定之前的最近的時段（ 例如，30 天、60 天、90 天 等）。此外，可以例如基於依從性級別隨時間推移調整依從期。例如，相較於較早的任務，較新的任務（ 例如，少於 7 天、14 天或 30 天）可與更短的依從期相關聯。換句話說，隨著用戶隨時間推移執行任務，該任務的依從期的持續時間可以增加。
依從性級別可以指示用戶將執行健康相關事件的給定實例的概率。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以使用預測模型（ 例如，使用預測性學習）來確定用戶將執行健康相關事件的給定實例的概率。例如，預測模型可以使用與一個或多個類似的健康相關事件相關聯的歷史和/或實時資料（ 例如，依從性資料）來確定概率。
依從性級別可以包括用戶相關事件的依從性的範圍。用戶相關事件可以與複數個依從性級別相關聯。複數個依從性級別中的每一個可以分別由高依從性閾值和低依從性閾值來界定。依從性範圍可以包括在高依從性閾值與低依從性閾值之間的複數個依從性級別。一組依從性級別實例如表 1 所示。 表 1 – 依從性級別實例
依從性級別 依從性比率
1 級 ＜ 20%
2 級 20 – 49%
3 級 50 – 79%
4 級 ≥ 80%
未定義 無法評估
在表 1 所示的一組依從性級別實例中，依從性級別 1 由 0% 的低依從性閾值和 20% 的高依從性閾值界定，依從性級別 2 由 20% 的低依從性閾值和 49% 的高依從性閾值界定，依從性級別 3 由 50% 的低依從性閾值和 79% 的高依從性閾值界定，且依從性級別 4 由 80% 的低依從性閾值和 100% 的高依從性閾值界定。
複數個依從性級別可以包括無法確定依從性級別的未定義的依從性級別。可以定期（ 例如，每天）檢查計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）的通訊狀態。計算裝置可以記錄成功通訊的實例，使得計算裝置可以區分失去通訊和未能記錄資料/報告遵從性。當計算裝置在依從期期間處於失去通訊狀態超過預定天數時，計算裝置可以選擇未定義的依從性級別。計算裝置處於失去通訊狀態的天數可用於確定依從性級別。例如，與計算裝置處於失去通訊狀態的時間相對應的未報告依從性情況的實例可以從依從性級別確定中省略。在依從性級別確定中使用失去通訊狀態可以防止將失去通訊誤解為未能遵守健康相關事件。
複數個依從性級別可基於以下項中之一者或多者調整：用戶之特徵、健康相關事件之年齡、健康相關事件之特徵、在預定義時段內已紀錄的健康相關事件之依從性次數，或健康相關事件之頻率。可以針對特定的健康相關事件調整高依從性閾值和/或低依從性閾值中的一個或多個。例如，可以根據健康相關事件的相對重要性提高極其重要的健康相關事件的一個或多個級別的低依從性閾值，使得一個或多個級別需要更高的依從性百分比。健康相關事件可能對用戶和/或第三方至關重要。例如，極其重要的健康相關事件的依從性級別可以包括一個或多個依從性級別的較高的低依從性閾值和/或較小的依從性範圍。另外或可替代地，隨著健康相關事件成為經常執行的任務，依從性級別是可以調整的。例如，隨著健康相關事件成為經常執行的任務，可以調降低依從性閾值。
另外或可替代地，在 606，可以基於與與健康相關事件相關聯的其他用戶（ 例如，具有相似特質和/或特徵的其他用戶）相關聯的資料來確定依從性級別。例如，與健康相關事件相關聯的其他用戶相關聯的資料可用於確定初始依從性級別。計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以識別一個或多個（ 例如，一組）具有相似年齡、性別、活動等級、病史 等的用戶。計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以彙總一個或多個用戶對健康相關事件的依從性資料，以確定用戶的依從性級別。例如，計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以生成和/或維護依從性級別模型。依從性級別模型可用於確定在年齡範圍內、具有特定性別、具有特定活動等級和/或特定病史的用戶的特定健康相關事件的依從性級別。
計算裝置可以在 608 基於在 606 確定的依從性級別來確定健康相關事件的通知可見性級別。通知可見性級別可以是與用戶健康相關事件相關聯的通知對用戶的可見性之度量。例如，相較於具有較高依從性級別的健康相關事件，具有較低依從性級別的健康相關事件可以被分配更高的通知可見性級別。具有不同的通知可見性級別可以激勵用戶更好地遵守其健康相關事件。例如，用戶可能想要減少接收到的通知/警報的數量。
在 608，可以基於與健康相關事件相關聯的年齡來確定通知可見性級別。例如，與具有相同或相似依從性級別的較早健康相關事件相比，較新的健康相關事件可以被分配更高的通知可見性級別。在 608，可以使用通知可見性模型來確定通知可見性級別，該模型使用與健康相關事件相關聯的依從性級別和用戶已經執行健康相關事件的時間長度來計算健康相關事件的通知可見性級別。
在 608，可以從包括介入可見性級別、請求輸入可見性級別、儀表板可見性級別和隱藏式可見性級別的複數個通知可見性級別中確定通知可見性級別。介入可見性級別可為複數個通知可見性級別中的最高通知可見性級別。當介入可見性級別被分配給健康相關事件時，可以向用戶（ 例如，計算裝置）發送通知，並且可以向可能能夠為執行健康相關事件提供動力的另一用戶（ 例如，受信任的照護夥伴、教練、照護協調員、護士、醫生 等）發送通知。當請求輸入可見性級別被分配給健康相關事件時，計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以顯示記錄健康相關事件的完成的通知和/或提醒。例如，通知和/或提醒可以包括將用戶轉到用戶可以記錄健康相關事件的完成的螢幕的內嵌式鏈接。
當儀表板可見性級別被分配給健康相關事件時，計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以將健康相關事件包括在待在給定時段（ 例如，每天、每週、每月、每季度 等）中完成的任務列表中。在實例中，儀表板可見性級別可以經組態以顯示待在給定的一天完成的任務列表，例如，以簡化視圖並避免過多的任務使用戶不堪重負。任務列表可稱為待辦事項清單、儀表板等。在實例中，儀表板可見性級別可以啟用（ 例如，透過行事曆小工具）在計算裝置上的行事曆應用程式內顯示任務列表。在這種情況下，行事曆應用程式可以顯示列表的最小化版本，該列表優先考慮在當天的下一部分（ 例如，預定小時數）內預期的任務和/或匹配當前情境（ 例如，位置和一天中的時間）的任務。當隱藏式可見性級別被分配給健康相關事件時，計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以從檢視中隱藏（ 例如，不向用戶顯示）。例如，隱藏的健康相關事件可以不顯示在通知和/或要完成的任務列表中。可以透過健康管理應用程式存取隱藏的健康相關事件的依從性資料。
在 608，可以動態地確定通知可見性級別。例如，通知可見性級別可以隨著用戶隨時間推移執行健康相關事件而更新（ 例如，每天、每週 等）。可以使用最近一段時間（ 例如，7 天、14 天、30 天 等）的資料來更新通知可見性級別。當用戶對健康相關事件的依從性提高（ 例如，高於依從性閾值）時，可以降低通知可見性級別，使得計劃要完成健康相關事件時不會通知用戶。當健康相關事件的通知可見性級別改變時，計算裝置（ 例如，行動健康應用程式）可以向用戶顯示通知。例如，通知可以指示通知可見性級別改變是對維持依從性級別高於預定閾值的獎勵。當用戶看到他/她由於對健康相關事件的高依從性而不會接收到健康相關事件的通知時，可以鼓勵/激勵用戶增加對其他健康相關事件的依從性以減少收到的通知和/或警報的數量。
圖 7 示出了用於確定計算裝置上的健康相關事件的通知可見性級別的另一實例過程 700 的流程圖。實例過程 700 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 700 可以由單個計算裝置執行，或者可以分佈在多個裝置上。例如，過程 700 可以由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。過程 700 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。實例過程 700 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。
如圖 7 所示，可以在 702 處識別健康相關事件。健康相關事件可以是分配給用戶的任務（ 例如，新任務或現有任務）。例如，健康相關事件可以是要求用戶定期（ 例如，每天、每週 等）執行的任務。健康相關事件可以與健康狀況、疾病、病症和/或病痛相關聯。健康相關事件可以是結構化測試期的一部分、健康管理方案的一部分、運動方案的一部分、個人衛生方案的一部分、飲食計劃的一部分和/或其他健康相關事件。可以響應於用戶輸入在 702 處識別健康相關事件。用戶可以將與健康相關事件相關聯的資訊輸入到計算裝置的健康管理應用程式（ 例如，如圖 1 中所示的行動應用程式 105）中。例如，用戶可以在行動應用程式中選擇「新任務」或「創建任務」選項來識別健康相關事件。健康相關事件可以包括用餐、進行活動（ 例如，諸如某種運動）、服用一劑藥物、記錄醫學讀數（ 例如，血糖含量、體溫、心率、血壓、氧飽和度）、記錄睡眠資訊、處方狀態（ 例如，已開處方、已按處方配藥等）、疫苗接種狀態、就診/檢查（ 例如，牙科就診、初級保健就診、專家就診、眼科檢查 等）等。
計算裝置可以在 704 確定與健康相關事件相關聯的情境。情境可以包括時間、位置、一個或多個用戶特徵和/或一個或多個事件特徵。一個或多個用戶特徵可以包括教育水平、社會經濟地位、年齡、性別、婚姻狀況等。一個或多個事件特徵可以包括分配給健康相關事件的活動代碼。在實例中，可以為每個健康相關事件分配唯一的活動代碼。在其他實例中，可以為一組類似的健康相關事件分配一個組活動代碼。
計算裝置可以在 706 確定與健康相關事件相關聯的資料是否可存取。例如，計算裝置可以查詢其記憶體（ 例如，如圖 2 中所示的記憶體 216）以識別與健康相關事件相關聯的任何資料。計算裝置還可以查詢外部資料庫（ 例如，如圖 1 中所示的資料存放區 124）以識別與健康相關事件相關聯的任何資料。當健康相關事件對用戶和/或系統來說是新事件時，與健康相關事件相關聯的資料可能不可存取。
當沒有與健康相關事件相關聯的資料可存取時，用戶裝置可以在 708 選擇針對健康相關事件的預先存在的標籤。另外或可替代地，用戶可以輸入健康相關事件的標籤。例如，用戶可以將與健康相關事件相關聯的資訊輸入到用戶裝置的健康管理應用程式中，以用作健康相關事件的標籤。
在 712，用戶裝置可以確定健康相關事件是否是現有行為。當健康相關事件不是現有行為時，用戶裝置可以在 720 基於與已執行健康相關事件的其他用戶相關聯的資料來確定健康相關事件的可見性級別。用戶裝置可以識別具有相似年齡、性別、活動等級、病史 等的一個或多個（ 例如，一組）用戶。用戶裝置可以彙總一個或多個用戶對健康相關事件的依從性資料，以確定用戶的初始可見性級別。例如，用戶裝置可以生成和/或維護依從性級別模型。依從性級別模型可用於確定在年齡範圍內、具有特定性別、具有特定活動等級和/或特定病史的用戶的特定健康相關事件的初始可見性級別。另外或可替代地，當健康相關事件不是現有行為時，用戶裝置可以在 720 確定健康相關事件的初始可見性級別。初始可見性級別可以是請求輸入可見性級別。當請求輸入可見性級別被分配給健康相關事件時，計算裝置可以顯示記錄健康相關事件的完成的通知和/或提醒。例如，請求輸入可見性級別的通知和/或提醒可以包括將用戶轉到用戶可以記錄健康相關事件的完成的螢幕的內嵌式鏈接。
當健康相關事件是現有行為時，計算裝置可以在 716 收集用戶報告的健康相關事件的依從性情況。用戶報告的依從性可以包括指示健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於收集的資料確定健康相關事件已完成。另外或可替代地，所收集的用戶報告的依從性可以包括基於從其他計算裝置接收的資料的實時資料。例如，計算裝置可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至健康相關事件。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至健康相關事件。例如，用戶報告的依從性資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將用戶報告的依從性資料記錄在例如資料庫中。
當與健康相關事件相關聯的資料可存取時，計算裝置可以在 710 確定關於用戶健康相關事件的歷史資料是否可用。例如，計算裝置可以查詢資料庫（ 例如，如圖 1 所示的資料存放區 124）和/或遠端計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的遠端計算裝置 122）以獲取與健康相關事件相關聯的歷史資料。資料庫可以是本地資料庫（ 例如，在計算裝置上）或遠端資料庫（ 例如，在遠端計算裝置上）。遠端資料庫可以位於雲端中並且計算裝置可以透過網路（ 例如，如圖 1 所示的網路 120）存取遠端資料庫。如果與健康相關事件相關聯的歷史資料位於資料庫中，則計算裝置可以將資料連接至健康相關事件。位於資料庫中的歷史資料可以是與健康相關事件和/或與健康相關事件相似或相關的另一健康相關事件相關聯的歷史資料。當沒有可用於用戶健康相關事件的歷史資料時，該方法可以進行到 716。
當用戶健康相關事件的歷史資料可用時，計算裝置可以在 714 確定與健康相關事件相關聯的依從性級別。例如，計算裝置可以在 714 使用歷史資料來確定依從性級別。該方法可以進行到 720，使得計算裝置可以在 720 使用在 714 確定的依從性級別來確定健康相關事件的可見性級別。
圖 8 示出了用於調整計算裝置上的健康相關事件的通知可見性級別的實例過程 800 的流程圖。實例過程 800 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 800 由單個計算裝置執行，或分佈在多個裝置上。例如，過程 800 由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。過程 800 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。實例過程 800 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。
如圖 8 所示，可以在 802 處識別健康相關事件。健康相關事件可以是分配給用戶的任務（ 例如，新任務或現有任務）。例如，健康相關事件可以是要求用戶定期（ 例如，每天、每週 等）執行的任務。健康相關事件可以與健康狀況、疾病、病症和/或病痛相關聯。健康相關事件可以是結構化測試期的一部分、健康管理方案的一部分、運動方案的一部分、個人衛生方案的一部分、飲食計劃的一部分和/或其他健康相關事件。可以響應於用戶輸入在 802 處識別健康相關事件。用戶可以將與健康相關事件相關聯的資訊輸入到計算裝置的健康管理應用程式（ 例如，如圖 1 中所示的行動應用程式 105）中。例如，用戶可以在行動應用程式中選擇「新任務」或「創建任務」選項來識別健康相關事件。健康相關事件可以包括用餐、進行活動（ 例如，諸如某種運動）、服用一劑藥物、記錄醫學讀數（ 例如，血糖含量、體溫、心率、血壓、氧飽和度）、記錄睡眠資訊、處方狀態（ 例如，已開處方、已按處方配藥等）、疫苗接種狀態、就診/檢查（ 例如，牙科就診、初級保健就診、專家就診、眼科檢查 等）等。
計算裝置可以在 804 確定在 802 識別的健康相關事件的通知可見性級別。計算裝置可以在 804 基於與已執行健康相關事件的其他用戶相關聯的資料來確定健康相關事件的可見性級別。計算裝置可以識別具有相似年齡、性別、活動等級、病史 等的一個或多個（ 例如，一組）用戶。計算裝置可以彙總一個或多個用戶對健康相關事件的依從性資料，以確定用戶的初始可見性級別。例如，計算裝置可以生成和/或維護依從性級別模型。依從性級別模型可用於確定在年齡範圍內、具有特定性別、具有特定活動等級和/或特定病史的用戶的特定健康相關事件的初始可見性級別。
另外或可替代地，當健康相關事件不是現有行為時，計算裝置可以在 804 確定健康相關事件的初始可見性級別。初始可見性級別可以是請求輸入可見性級別。當請求輸入可見性級別被分配給健康相關事件時，計算裝置可以顯示記錄健康相關事件的完成的通知和/或提醒。例如，請求輸入可見性級別的通知和/或提醒可以包括將用戶轉到用戶可以記錄健康相關事件的完成的螢幕的內嵌式鏈接。
計算裝置可以在 806 收集與健康相關事件相關聯的資料。資料可以包括指示健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於收集的資料確定健康相關事件已完成。另外或可替代地，在 806 收集的資料可以包括基於從其他計算裝置接收的資料的實時資料。例如，計算裝置可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至健康相關事件。計算裝置可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至健康相關事件。例如，資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將與健康相關事件相關聯的資料記錄在例如資料庫中。
資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 806，計算裝置可以基於收集的資料確定健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 808 確定健康相關事件的依從性比率。在 606，可以基於與健康相關事件相關聯的資料來確定依從性比率。依從性比率可以是用戶在給定時段（ 例如，依從期）內執行健康相關事件的頻率的定量度量。換句話說，依從性比率可以指示用戶在依從期內完成健康相關事件的歷史依從性。在 808，可以使用在依從期執行健康相關事件的機會的數量和在依從期完成健康相關事件的數量來確定依從性比率。
依從期（ 例如，依從期的持續時間）可以是預定的並且可以基於健康相關事件。例如，不同的健康相關事件可以具有不同的依從期以確定依從性級別。依從期可以包括在依從性級別確定之前的最近的時段（ 例如，30 天、60 天、90 天 等）。此外，可以例如基於依從性級別隨時間推移調整依從期。例如，相較於較早的任務，較新的任務（ 例如，少於 7 天、14 天或 30 天）可與更短的依從期相關聯。換句話說，隨著用戶隨時間推移執行任務，該任務的依從期的持續時間可以增加。
計算裝置可以在 806 收集與健康相關事件相關聯的資料。與健康相關事件相關聯的資料可以包括由用戶手動輸入以指示健康相關事件完成的資料。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於收集的資料確定健康相關事件已完成。另外或可替代地，與健康相關事件相關聯的資料可以包括基於從其他計算裝置接收到的資料的實時資料。例如，計算裝置可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至健康相關事件。計算裝置可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至健康相關事件。例如，資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將收集的資料記錄在例如資料庫中。
與健康相關事件相關聯的資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 806，計算裝置可以基於收集的資料確定健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 808 確定健康相關事件的依從性比率。在 808，可以基於所收集的與健康相關事件相關聯的資料來確定依從性比率。依從性比率可以是用戶在給定時段（ 例如，依從期）內執行健康相關事件的頻率的定量度量。換句話說，依從性比率可以指示用戶在依從期內完成健康相關事件的歷史依從性。在 808，可以使用在依從期執行健康相關事件的機會的數量和在依從期完成健康相關事件的數量來確定依從性比率。可以基於收集的資料確定健康相關事件的完成。
依從期（ 例如，依從期的持續時間）可以是預定的並且可以基於健康相關事件。例如，不同的健康相關事件可以具有不同的依從期以確定依從性級別。健康相關事件可以是要求用戶定期（ 例如，每天、每週 等）執行的任務。依從期可以包括在依從性級別確定之前的最近的時段（ 例如，30 天、60 天、90 天 等）。此外，可以例如基於依從性級別隨時間推移調整依從期。例如，相較於較早的任務，較新的任務（ 例如，少於 7 天、14 天或 30 天）可與更短的依從期相關聯。換句話說，隨著用戶隨時間推移執行任務，該任務的依從期的持續時間可以增加。
在 810，計算裝置可以將依從性比率與複數個預定義依從性閾值進行比較。複數個預定義依從性閾值可以是定義複數個依從性級別的依從性比率。例如，各個預定義依從性閾值可以為依從性級別之一定義高依從性閾值和低依從性閾值。
在 812，計算裝置可以確定依從性比率是否在與當前通知可見性級別（ 例如，在 804 確定的通知可見性級別）相關聯的依從性閾值之間。例如，當前通知可見性級別可以與複數個依從性級別中的依從性級別相關聯。在 812，計算裝置可以確定用戶對健康相關事件的依從性比率是否保持在與當前通知可見性級別相關聯的依從性級別的依從性閾值內。
當依從性比率在與當前通知可見性級別相關聯的依從性級別的依從性閾值內時，計算裝置可以在 814 確定與健康相關事件相關聯的資料收集是否已超過閾值時段。閾值時段可以是與當前通知可見性級別相關聯的時段。閾值時段可以表示將新習慣分類為短期習慣之間的時間量和/或將短期習慣分類為既定習慣之間的時間量。例如，當用戶執行健康相關事件少於短期習慣閾值（ 例如，一週、一個月等）時，可以將其歸類為新習慣。當健康相關事件的執行時間超過短期習慣閾值但小於既定習慣閾值（ 例如，一個月、兩個月、六個月等），可以將其歸類為短期習慣。當健康相關事件的執行時間長於既定習慣閾值時，可以將其歸類為既定習慣。每一閾值時段可以與通知可見性級別相關聯。例如，具有高依從性級別（ 例如，依從性比率 ＞80%）的健康相關事件的通知可見性級別可以從分類為新習慣時的請求輸入可見性級別轉換為分類為短期習慣時的儀表板可見性級別，並轉換為分類為既定習慣時的隱藏式可見性級別。在 814，計算裝置可以確定是否已超過當前通知可見性級別的上閾限時段。
如果沒有超過當前通知可見性級別的上閾限時段，計算裝置可以進行到 806 以繼續收集（ 例如，和記錄）與健康相關事件相關聯的資料。
如果已超過當前通知可見性級別的上閾限時段，計算裝置可以在 816 調整健康相關事件的通知可見性級別。例如，計算裝置可以基於用戶已執行健康相關事件的時間量來更新通知可見性級別。可以基於超過的上閾限時段，將當前通知可見性級別調整為更新的通知可見性級別。例如，當健康相關事件的當前通知可見性級別處於請求輸入可見性級別並且已超過新習慣/短期習慣的上閾限時段時，可以將通知可見性級別調整為儀表板可見性級別。如果已調整通知可見性級別，計算裝置可以進行到 806 以繼續收集（ 例如，並記錄）與健康相關事件相關聯的資料。
當依從性比率位於與當前通知可見性級別相關聯的依從性級別的依從性閾值之外時，計算裝置可以在 816 調整健康相關事件的通知可見性級別，如本文所述。
過程 800 可以由計算裝置定期執行。例如，計算裝置可以每天（ 例如，在每天結束時）、每週、每兩週和/或每月執行過程 800。
圖 9 示出了用於將健康相關事件分組在通知組中的另一實例過程 900 的流程圖。實例過程 900 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 900 可以由單個計算裝置執行，或者可以分佈在多個裝置上。例如，過程 900 可以由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。過程 900 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。實例過程 900 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。將健康相關事件分組在通知組中可以減少用戶所需的通知和/或互動的數量。例如，計算裝置可以針對通知組顯示一條通知，而不是針對每個健康相關事件顯示一條通知。在實例中，計算裝置可以按通知組（ 例如，早上通知組、下午通知組、晚上通知組、睡覺時間通知組等）來顯示當日時間通知（ 例如，早上、下午、晚上、睡覺時間等）。
如圖 9 所示，可以在 902 處識別健康相關事件。健康相關事件可以是分配給用戶的任務（ 例如，新任務或現有任務）。例如，健康相關事件可以是要求用戶定期（ 例如，每天、每週 等）執行的任務。健康相關事件可以與健康狀況、疾病、病症和/或病痛相關聯。健康相關事件可以是結構化測試期的一部分、健康管理方案的一部分、運動方案的一部分、個人衛生方案的一部分、飲食計劃的一部分和/或其他健康相關事件。可以響應於用戶輸入在 902 處識別健康相關事件。用戶可以將與健康相關事件相關聯的資訊輸入到計算裝置的健康管理應用程式（ 例如，如圖 1 中所示的行動應用程式 105）中。例如，用戶可以在行動應用程式中選擇「新任務」或「創建任務」選項來識別健康相關事件。健康相關事件可以包括用餐、進行活動（ 例如，諸如某種運動）、服用一劑藥物、記錄醫學讀數（ 例如，血糖含量、體溫、心率、血壓、氧飽和度）、記錄睡眠資訊、處方狀態（ 例如，已開處方、已按處方配藥等）、疫苗接種狀態、就診/檢查（ 例如，牙科就診、初級保健就診、專家就診、眼科檢查 等）等。
計算裝置可以在 904 確定與健康相關事件相關聯的第一情境。第一情境可以包括時間、位置、一個或多個用戶特徵和/或一個或多個事件特徵。一個或多個用戶特徵可以包括教育水平、社會經濟地位、年齡、性別、婚姻狀況等。一個或多個事件特徵可以包括分配給健康相關事件的活動代碼。在實例中，可以為每個健康相關事件分配唯一的活動代碼。在其他實例中，可以為一組類似的健康相關事件分配一個組活動代碼。
在 906，計算裝置可以識別具有與第一情境相關的第二情境的第二健康相關事件。在實例中，第二情境可以與第一情境相同。在其他實例中，第二情境可以類似於第一情境。當第一情境是一天中的第一時間時，第二情境可以是接近當天第一時間的當天第二時間。例如，第一情境可以是上午 9:00，而第二情境可以是早上。因為上午 9:00 是在早上，所以可以認為第二情境與第一情境相關。另外或可替代地，第一情境可以包括位置（ 例如，諸如住家、學校、公司、餐廳、其他）。當第二情境與位置匹配時，可以在 906 識別第二健康相關事件。
在 908，計算裝置可以將第一和第二健康相關事件分組在通知組中。例如，可以基於具有相似的情境將第一和第二健康相關事件分組在通知組中。將健康相關事件分組在通知組中可以減少用戶所需的通知和/或互動的數量。例如，計算裝置可以針對通知組顯示一條通知，而不是針對每個健康相關事件顯示一條通知。另外或可替代地，將健康相關事件分組可以提高對一個或多個健康相關事件的依從性。例如，第二健康相關事件可以是具有高依從性比率（ 例如，高於 80%）的習慣。高依從性比率習慣可以處於隱藏式通知可見性級別和/或在不受監控或記錄的情況下由用戶執行。將具有高依從性比率習慣的第一健康相關事件分組可以使用戶更容易記住執行第一健康相關事件。在一個實例中，第一健康相關事件可以是服用藥物，而第一情境可以是早上。計算裝置可以識別用戶在不受監控的情況下（ 例如，未被通知或警告）每天刷牙。計算裝置可以將早晨服藥與刷牙分組，使得在用戶刷牙之前、期間或之後向用戶顯示服用早晨藥物的通知。在通知幾次後，早晨服藥可能會成為一種高依從性比率習慣，部分原因是與另一高依從性比率習慣（ 例如，刷牙）歸為一組。另外或可替代地，計算裝置可以在 908 將第一和第二健康相關事件分組在行事曆項目、待辦事項清單等內。
在 910，計算裝置可以檢測與第一或第二情境相關聯的觸發事件。觸發事件可以取決於情境。例如，當情境是一天中的時間時，觸發事件可以是一天中的時間。當情境是位置時，觸發事件可以是用戶處於某個位置。例如，觸發事件可以是用戶下班回家。觸發事件可以是第一健康相關事件或一些其他健康相關事件的完成。
情境可用於調整特定健康相關事件的通知時間。例如，在正常情況下，可將健康相關事件（ 例如，通常在家裡執行）安排在晚上由用戶執行，但地理位置資料顯示用戶不在家（ 例如，在餐館、在商店、在電影院等）。計算裝置可以調整健康相關事件的通知時間和結果接受標準，例如，以允許在當天晚些時候（ 例如，當用戶在家時）記錄健康相關事件。
情境可以包括微位置資訊。微位置資訊可以包括位置內的特定房間（ 例如，住家、公司、學校 等）。一個或多個裝置，諸如用於藥物依從性的藥盒、藍牙信標和/或其他智慧居家裝置（ 例如，燈、插座、恆溫器、安全相機、開關、門和佔用感測器）可用於提供微位置資訊。例如，計算裝置可以請求當前連接的 WiFi 路由器名稱和 GPS 位置，該名稱和位置可以在任務完成時儲存、進行匿名處理並分類（ 例如，在內部或透過諸如 Foursquare、Google Place 等API）為住家、公司/學校、餐廳等。
歷史時間資料可用於調整特定健康相關事件的通知時間。例如，健康相關事件可以與一天中的預定時間相關聯，但是用戶已在一天中的不同時間記錄了健康相關事件的完成。計算裝置可以調整健康相關事件的通知時間和/或結果接受標準，例如，以允許在用戶在過去已記錄完成的情況下記錄健康相關事件。
在 912，計算裝置可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。例如，計算裝置可以在 912 基於觸發事件之檢測顯示與通知組相關聯的通知。可以透過警報、通知、行事曆項目、待辦事項清單等向用戶顯示通知。
圖 10 示出了用於確定是否向健康相關事件通知組發送警報的另一實例過程 1000 的流程圖。實例過程 1000 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 1000 可以由單個計算裝置執行，或者可以分佈在多個裝置上。例如，過程 1000 可以由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。實例過程 1000 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。過程 1000 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。將健康相關事件分組在通知組中可以減少用戶所需的通知和/或互動的數量。例如，計算裝置可以針對通知組顯示一條通知，而不是針對每個健康相關事件顯示一條通知。在實例中，計算裝置可以按通知組（ 例如，早上通知組、下午通知組、晚上通知組、睡覺時間通知組等）來顯示當日時間通知（ 例如，早上、下午、晚上、睡覺時間等）。
計算裝置可以在 1002 接收與第一健康相關事件相關聯的資料。資料可以包括指示第一健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示第一健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於收集的資料確定第一健康相關事件已完成。另外或可替代地，在 806 收集的資料可以包括基於從其他計算裝置接收的資料的實時資料。例如，計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至第一健康相關事件。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至第一健康相關事件。例如，用戶報告的依從性資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將用戶報告的依從性資料儲存在資料庫中。
資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，資料可以包括指示第一健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示第一健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 1002，計算裝置可以基於接收到的資料確定第一健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 1004 確定與第一健康相關事件相關聯的第一情境。第一情境可以包括時間、位置、一個或多個用戶特徵和/或一個或多個事件特徵。一個或多個用戶特徵可以包括教育水平、社會經濟地位、年齡、性別、婚姻狀況等。一個或多個事件特徵可以包括分配給第一健康相關事件的活動代碼。在實例中，可以為每個健康相關事件分配唯一的活動代碼。在其他實例中，可以為一組類似的健康相關事件分配一個組活動代碼。
在 1006，計算裝置可以將第一情境與與用戶相關聯的複數個其他健康相關事件進行比較。
在 1008，計算裝置可以識別與第一情境匹配的一個或多個第二健康相關事件。在實例中，一個或多個第二健康相關事件可以具有與第一情境相同的第二情境。在其他實例中，第二情境可以類似於第一情境。
在 1010，計算裝置可以將第一健康相關事件和一個或多個第二健康相關事件分組在通知組中。例如，可以基於具有相似的情境將第一健康相關事件和一個或多個第二健康相關事件分組在通知組中。將健康相關事件分組在通知組中可以減少用戶所需的通知和/或互動的數量。例如，計算裝置可以針對通知組顯示一條通知，而不是針對每個健康相關事件顯示一條通知。另外或可替代地，將健康相關事件分組可以提高對一個或多個健康相關事件的依從性。例如，第二健康相關事件可以是具有高依從性比率（ 例如，高於 80%）的習慣。高依從性比率習慣可以處於隱藏式通知可見性級別和/或在不受監控或記錄的情況下由用戶執行。將具有高依從性比率習慣的第一健康相關事件分組可以使用戶更容易記住執行第一健康相關事件。在一個實例中，第一健康相關事件可以是服用藥物，而第一情境可以是早上。計算裝置可以識別用戶在不受監控的情況下每天刷牙。計算裝置可以將早晨服藥與刷牙分組，使得在用戶刷牙之前、期間或之後向用戶顯示服用早晨藥物的通知。在通知幾次後，早晨服藥可能會成為一種高依從性比率習慣，部分原因是與另一高依從性比率習慣（ 例如，刷牙）歸為一組。另外或可替代地，計算裝置可以在 908 將第一和第二健康相關事件分組在行事曆項目、待辦事項清單等內。
計算裝置可以在 1012 確定通知組的通知可見性級別。在 1012，計算裝置可以基於在 1002 接收的資料和/或與一個或多個第二健康相關事件相關聯的依從性資料來確定通知組的可見性級別。另外或可替代地，計算裝置可以在 1012 基於與已執行第一健康相關事件和/或一個或多個第二健康相關事件的其他用戶相關聯的資料來確定通知組的可見性級別。計算裝置可以識別具有相似年齡、性別、活動等級、病史 等的一個或多個（ 例如，一組）用戶。計算裝置可以彙總一個或多個用戶對於第一健康相關事件和/或一個或多個第二健康相關事件的依從性資料來確定通知組的初始可見性級別。例如，計算裝置可以生成和/或維護依從性級別模型。依從性級別模型可用於確定在年齡範圍內、具有特定性別、具有特定活動等級和/或特定病史的用戶的通知組的初始可見性級別。
計算裝置可以在 1014 檢測與第一健康相關事件相關聯的觸發事件。觸發事件可以取決於第一情境。例如，當第一情境是一天中的時間時，觸發事件可以是一天中的時間。當第一情境是位置時，觸發事件可以是用戶處於某個位置。例如，觸發事件可以是用戶下班回家。觸發事件可以是另一健康相關事件的完成。
在 1016，計算裝置可以確定所確定的可見性級別是否高於警報閾值。例如，計算裝置可以將可見性級別與警報閾值進行比較。警報閾值可以是向用戶觸發警報的預定義可見性級別。
當所確定的可見性級別高於警報閾值時，計算裝置可以在 1018 發送指示通知組的警報。例如，在 1018，計算裝置可以響應於觸發事件的檢測而傳送警報。例如，警報可為音頻的或非音頻的。非音頻的警報可以振動、螢幕閃爍和/或計算裝置上的 LED 閃爍的形式提供。例如，振動可以伴隨計算裝置上顯示的通知。通知可以包括與通知組相關聯的指示。例如，指示可以是執行通知組的健康相關事件和/或記錄完成的提醒。
當所確定的可見性級別低於警報閾值時，計算裝置可以在 1020 根據確定的可見性級別顯示與通知組相關聯的指示。指示可以是執行通知組的健康相關事件和/或記錄完成的提醒。
圖 11 示出了用於調整健康相關事件通知組的通知可見性級別的另一實例過程 1100 的流程圖。實例過程 1100 由一個或多個裝置執行，例如一個或多個計算裝置。過程 1100 可以由單個計算裝置執行，或者可以分佈在多個裝置上。例如，過程 1100 可以由計算裝置（ 例如，如圖 1 所示的行動裝置 104 或遠端計算裝置 122）執行。過程 1100 可以由計算裝置執行的健康管理應用程式（ 例如，諸如行動應用程式 105）執行。實例過程 1100 可由執行來自記憶體（ 例如，如圖 5 所示的記憶體 516）的指令的控制電路（ 例如，如圖 5 所示的處理器 502）執行。
計算裝置可以在 1102 接收與第一健康相關事件相關聯的資料。資料可以包括指示第一健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示第一健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於收集的資料確定第一健康相關事件已完成。另外或可替代地，在 1102 接收的資料可以包括基於從其他計算裝置接收的資料的實時資料。例如，計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至第一健康相關事件。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至第一健康相關事件。例如，資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將資料記錄在例如資料庫中。
接收到的資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，接收到的資料可以包括指示第一健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，接收到的資料可以包括指示第一健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 1102，計算裝置可以基於接收到的資料確定第一健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 1104 確定與第一健康相關事件相關聯的第一情境。第一情境可以包括時間、位置、一個或多個用戶特徵和/或一個或多個事件特徵。一個或多個用戶特徵可以包括教育水平、社會經濟地位、年齡、性別、婚姻狀況等。一個或多個事件特徵可以包括分配給第一健康相關事件的活動代碼。在實例中，可以為每個健康相關事件分配唯一的活動代碼。在其他實例中，可以為一組類似的健康相關事件分配一個組活動代碼。
在 1106，計算裝置可以確定第一健康相關事件的依從性比率高於預定義閾值。預定義閾值可以與高依從性級別相關聯（ 例如，如表 1 中所示的依從性級別 4。例如，預定義閾值可以是針對高依從性級別的低依從性閾值。可以基於接收到的與健康相關事件相關聯的資料來確定依從性比率。依從性比率可以是用戶在給定時段（ 例如，依從期）內執行健康相關事件的頻率的定量度量。換句話說，依從性比率可以指示用戶在依從期內完成健康相關事件的歷史依從性。可以使用在依從期執行健康相關事件的機會的數量和在依從期完成健康相關事件的數量來確定依從性比率。
計算裝置可以在 1108 接收與第二健康相關事件相關聯的資料。資料可以包括指示第二健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，資料可以包括指示第二健康相關事件完成的自動化輸入。例如，計算裝置可以基於接收到的資料確定第二健康相關事件已完成。另外或可替代地，在 1108 接收的資料可以包括基於從其他計算裝置接收的資料的實時資料。例如，計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以將來自血糖監測儀（ 例如，圖 1 中所示的 CGM 102 或 BGM 106）的血糖讀數連結至第二健康相關事件。計算裝置（ 例如，健康管理應用程式）可以基於對與藥物和/或餐食相關聯的唯一識別碼的掃描，將關於藥物的藥物資料和/或關於餐食的飲食資料連結至第二健康相關事件。例如，用戶報告的依從性資料之至少一部分係藉由計算裝置根據掃描附在藥物或餐食上的條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。計算裝置可以將用戶報告的依從性資料儲存在資料庫中。
接收到的資料可以包括一個或多個血糖含量、飲食項目、藥物項目、運動項目、體溫、心率、血壓、氧飽和度、睡眠資訊、實驗室資料、手動資料項目等。在實例中，接收到的資料可以包括指示第二健康相關事件完成的手動輸入。手動輸入可以包括用戶對調查的響應。在實例中，接收到的資料可以包括指示第二健康相關事件完成的自動化輸入。例如，在 1108，計算裝置可以基於接收到的資料確定第二健康相關事件已完成。
計算裝置可以在 1110 確定與第二健康相關事件相關聯的第二情境。第二情境可以包括時間、位置、一個或多個用戶特徵和/或一個或多個事件特徵。一個或多個用戶特徵可以包括教育水平、社會經濟地位、年齡、性別、婚姻狀況等。一個或多個事件特徵可以包括分配給第二健康相關事件的活動代碼。在實例中，可以為每個健康相關事件分配唯一的活動代碼。在其他實例中，可以為一組類似的健康相關事件分配一個組活動代碼。
計算裝置可以在 1112 確定第二情境在第一情境的預定義情境閾值內。預定義情境閾值可以定義相似情境之間的相對差異閾值。預定義情境閾值可以基於情境類型。例如，當情境類型為時間時，預定義情境閾值可為時間長度（ 例如，5 分鐘、15 分鐘 等）；當情境類型為位置時，預定義情境閾值可為距離（ 例如，100 碼、1 英里 等）； 等。
在 1114，計算裝置可以將第一健康相關事件和第二健康相關事件分組在通知組中。例如，可以基於在第一情境的預定義閾值內的第二情境，將第一健康相關事件和第二健康相關事件分組在通知組中。將健康相關事件分組在通知組中可以減少用戶所需的通知和/或互動的數量。例如，計算裝置可以針對通知組顯示一條通知，而不是針對第一健康相關事件顯示一條通知並針對第二健康相關事件顯示另一條通知。另外或可替代地，將健康相關事件分組可以提高對第二健康相關事件的依從性。例如，第二健康相關事件可以與第一健康相關事件分組，因為第一健康相關事件具有高依從性比率（ 例如，高於 80%）。高依從性比率習慣可以處於隱藏式通知可見性級別和/或在不受監控或記錄的情況下由用戶執行。將第二健康相關事件與第一健康相關事件分組可以使用戶更容易記住執行第二健康相關事件。
計算裝置可以在 1116 檢測與第一健康相關事件相關聯的觸發事件。觸發事件可以取決於第一情境。例如，當第一情境是一天中的時間時，觸發事件可以是一天中的時間。當第一情境是位置時，觸發事件可以是用戶處於某個位置。例如，觸發事件可以是用戶下班回家。觸發事件可以是另一健康相關事件的完成。計算裝置可以響應於觸發事件的檢測而傳送通知。
在 1118，計算裝置可以確定是否已在預定義時段內接收到對第二健康相關事件的依從性。預定義時段可以是用於報告第二健康相關事件完成的標準時間延遲。時間延遲可以在預計第二健康相關事件完成時開始。可針對每一健康相關事件單獨地確定或針對健康相關事件籠統地確定預定義時段。另外或可替代地，預定義時段可以基於情境來確定。例如，每個情境可以與針對依從性報告的特定預定義時段相關聯。
當在預定義時段內沒有接收到對第二健康相關事件的依從性時，計算裝置可以在 1120 調整與第二健康相關事件（ 例如，通知組）相關聯的通知的可見性。例如，可以提高與第二健康相關事件相關聯的通知的可見性，從而增加用戶看到通知的可能性。換句話說，第二健康相關事件可以與初始通知可見性級別相關聯，如本文所述。當在預定義時段內沒有收到依從性時，可以將第二健康相關事件的初始通知可見性級別調整到下一最高通知可見性級別。例如，預定義時段到期（ 例如，時間延遲）可以觸發從顯示通知切換到音頻或非音頻警報。非音頻的警報可以振動、螢幕閃爍和/或計算裝置上的 LED 閃爍的形式提供。例如，振動可以伴隨計算裝置上顯示的通知。通知可以包括與通知組相關聯的指示。例如，指示可以是執行通知組的健康相關事件和/或記錄完成的提醒。
在調整通知可見性級別之後，計算裝置可以根據調整後的通知可見性級別向用戶發送和/或顯示通知。預定義時段可以在根據調整的通知可見性級別發送和/或顯示通知之後再次開始。在以調整後的通知可見性級別發送和/或顯示通知之後，過程 1100 可以返回到 1118。在 1118，計算裝置可以再次確定在以調整後的通知可見性級別發送和/或顯示通知之後，是否接收到對第二健康相關事件的依從性。可以繼續調整通知的可見性，直到用戶報告遵守第二健康相關事件和/或達到最大可見性級別。
當在預定義時段內接收到對第二健康相關事件的依從性時，過程 1100 可以在 1122 結束。
儘管以上以特定組合描述了特徵、元件和功能，但是一個特徵、元件或功能可單獨使用或與其他特徵、元件或功能任意組合使用。隨後可以進行各種目前未預見或未預料到的替代、修改、變化或改進，它們也旨在包含在以下申請專利範圍中。
本文描述的方法在計算機程式、軟體或韌體中實現，該計算機程式、軟體或韌體併入計算機可讀介質中以供計算機或處理器執行。計算機可讀媒體的實例包括電子訊號（透過有線或無線連接傳輸）和計算機可讀儲存媒體。計算機可讀儲存媒體的實例包括但不限於唯讀記憶體 (ROM)、隨機存取記憶體 (RAM)、卸載式磁碟以及諸如 CD-ROM 磁碟和數位多功能磁碟 (DVD) 之類的光學媒體。
100:用戶 102:CGM 104:行動裝置 105:行動應用程式 106:BGM 108:端口 110:血糖測量條 112:顯示器 114:健身追蹤器 116:胰島素泵 118:胰島素泵 120:網路 122:遠端計算裝置 124:資料存放區 126:RF信標裝置 128:智慧型盤子 130:預包裝餐食 131:餐食機器可讀光學標籤 132:預包裝藥物劑量 133:藥物機器可讀光學標籤 200:計算裝置 202:處理器 204:BGM感測器模組 206:顯示螢幕 208:揚聲器 210:電動馬達 216:記憶體 218:通訊電路 222:麥克風 224:鍵盤 226:歷史資料 228:LED 236:觸發事件 246:通知組 256:依從性閾值 300:血糖監測裝置 302:處理器 304:泵馬達 306:顯示螢幕 308:揚聲器 310:電動馬達 312:驅動單元 314:柱塞機構 316:記憶體 318:通訊電路 324:鍵盤 326:感測器 400:血糖測量(BGM)裝置 402:處理器 404:GPS電路 406:相機 408:揚聲器 410:電動馬達 412:LED 414:麥克風 416:記憶體 418:通訊電路 420:顯示螢幕 424:鍵盤 426:感測器 500:胰島素泵 502:處理器 506:相機 508:揚聲器 510:電動馬達 512:LED 516:記憶體 518:通訊電路 520:顯示螢幕 524:鍵盤 526:感測器 600:過程 602:識別用戶的健康相關事件 604:識別與健康相關事件相關聯的資料 606:確定健康相關事件的依從性級別 608:根據依從性級別確定健康相關事件的通知可見性級別 700:過程 702:識別用戶健康相關事件 704:確定關於用戶健康相關事件的情境 706:與用戶健康相關事件相關聯的資料是否可存取？ 708:為用戶健康相關事件選擇預先存在的標籤 710:用戶健康相關事件的歷史資料是否可用？ 712:用戶健康相關事件是否為現有行為？ 714:確定與用戶健康相關事件相關聯的依從性 716:收集用戶報告的用戶健康相關事件的依從性 720:確定關於用戶健康相關事件的可見性級別 800:過程 802:識別用戶的健康相關事件 804:確定健康相關事件的通知可見性級別 806:收集與健康相關事件相關聯的資料 808:根據收集的資料確定健康相關事件的依從性比率 810:將依從性比率與複數個預定義依從性閾值進行比較 812:依從性比率是否處於通知可見性級別的依從性閾值之間？ 814:與健康相關事件相關聯的資料是否已收集超過閾值時段？ 816:調整健康相關事件的通知可見性級別 900:過程 902:識別第一用戶健康相關事件 904:確定第一用戶健康相關事件的第一情境 906:識別具有與第一情境相關的第二情境的第二健康相關事件 908:將第一和第二用戶健康相關事件分組在通知組中 910:檢測與第一或第二情境相關聯的觸發事件 912:基於觸發事件之檢測顯示與通知組相關聯的通知 1000:過程 1002:接收與第一健康相關事件相關聯的資料 1004:確定與第一健康相關事件相關聯的第一情境 1006:將第一情境與複數個其他健康相關事件進行比較 1008:識別與第一情境匹配的一個或多個第二健康相關事件 1010:將第一健康相關事件與一個或多個第二健康相關事件分組在通知組中 1012:確定通知組的可見性級別 1014:檢測與第一健康相關事件相關聯的觸發事件 1016:確定的可見性級別是否高於警報閾值？ 1018:根據可見性級別發送指示通知組的警報 1020:根據確定的可見性級別顯示與通知組相關聯的指示 1100:過程 1102:接收與第一健康相關事件相關聯的資料 1104:確定與第一健康相關事件相關聯的第一情境 1106:確定第一健康相關事件的依從性比率高於預定義閾值 1108:接收與第二健康相關事件相關聯的資料 1110:確定與第二健康相關事件相關聯的第二情境 1112:確定第二情境在第一情境的預定義情境閾值內 1114:將第二健康相關事件與第一健康相關事件分組在通知組中 1116:檢測與第一健康相關事件相關聯的觸發事件 1118:是否在預定義時段內收到了對第二健康相關事件的依從性？ 1120:調整與第二健康相關事件相關聯的通知的可見性 1122:結束
圖 1 為用於監測或治療糖尿病病症的代表性環境的透視圖。 圖 2 為實例計算裝置的方塊圖。 圖 3 為實例血糖監測裝置的方塊圖。 圖 4 為實例血糖測量 (BGM) 裝置的方塊圖。 圖 5 為示出胰島素泵的實例的方塊圖。 圖 6 示出了用於確定健康相關事件的通知可見性級別的實例過程的流程圖。 圖 7 示出了用於確定健康相關事件的通知可見性級別的另一實例過程的流程圖。 圖 8 示出了用於調整健康相關事件的通知可見性級別的實例過程的流程圖。 圖 9 示出了將健康相關事件分組在通知組中的實例過程的流程圖。 圖 10 示出了用於確定是否向健康相關事件通知組發送警報的實例過程的流程圖。 圖 11 示出了用於調整健康相關事件通知組的通知可見性級別的另一實例過程的流程圖。
100:用戶
102:CGM
104:行動裝置
105:行動應用程式
106:BGM
108:端口
110:血糖測量條
112:顯示器
114:健身追蹤器
116:胰島素泵
118:胰島素泵
120:網路
122:遠端計算裝置
124:資料存放區
126:RF信標裝置
128:智慧型盤子
130:預包裝餐食
131:餐食機器可讀光學標籤
132:預包裝藥物劑量
133:藥物機器可讀光學標籤

Claims (32)

  1. 一種方法，其包含： 識別與用戶相關聯之用戶健康相關事件，其中該用戶健康相關事件為糖尿病相關事件； 確定與該用戶健康相關事件相關聯的情境，其中該情境包含與該用戶健康相關事件相關聯的時間、位置或醫療狀況中之至少一者； 確定關於該用戶健康相關事件的第一通知可見性級別，其中該第一通知可見性級別為與該用戶健康相關事件相關聯的通知對該用戶的可見性之度量； 接收與該用戶健康相關事件相關聯的資料； 基於與該用戶健康相關事件相關聯的該資料，確定關於該用戶健康相關事件的依從性級別； 將關於該用戶健康相關事件的該依從性級別與複數個預定義依從性閾值比較； 響應於將該依從性級別與該複數個預定義依從性閾值比較，確定關於該用戶健康相關事件的第二通知可見性級別； 檢測與該用戶健康相關事件相關聯的觸發事件； 基於該觸發事件之檢測，使用該第二通知可見性級別將與該用戶健康相關事件相關聯的該通知傳送至與該用戶相關聯的行動裝置。
  2. 如請求項 1 之方法，其中該第一通知可見性級別係基於該情境來確定。
  3. 如請求項 1 之方法，其中當該依從性級別低於與該第一通知可見性級別相關聯的第一預定義依從性閾值時，該第二通知可見性級別被確定為比該第一通知可見性級別更高的可見性級別。
  4. 如請求項 1 之方法，其中當該依從性級別大於與該第一通知可見性級別相關聯的第二預定義依從性閾值時，該第二通知可見性級別被確定為比該第一通知可見性級別更低的可見性級別。
  5. 如請求項 1 之方法，其中該第一通知可見性級別及該第二通知可見性級別包含介入可見性級別、請求輸入可見性級別、儀表板可見性級別或隱藏式可見性級別。
  6. 如請求項 5 之方法，其中該介入可見性級別包含將該通知傳送至該用戶之該行動裝置及傳送至至少一個其他裝置。
  7. 如請求項 5 之方法，其中該請求輸入可見性級別包含請求該用戶記錄該用戶健康相關事件之完成。
  8. 如請求項 5 之方法，其中該儀表板可見性級別包含顯示該用戶健康相關事件及待於給定時段中完成的至少一個其他用戶健康相關事件之列表。
  9. 如請求項 8 之方法，其中該列表係基於情境來編制。
  10. 如請求項 5 之方法，其中該隱藏式可見性級別包含對該用戶隱藏該通知。
  11. 如請求項 1 之方法，其中當該用戶健康相關事件對該用戶為新的時，該請求輸入可見性級別被選擇為該第一通知可見性級別。
  12. 如請求項 1 之方法，其進一步包含： 確定與該用戶健康相關事件相關聯的該情境與至少一個其他用戶健康相關事件之情境匹配，其中該至少一個其他用戶健康相關事件為非糖尿病相關事件；以及 將該用戶健康相關事件與該至少一個其他用戶健康相關事件分組在通知組中，其中該通知組用於發送指示該用戶健康相關事件及該至少一個其他用戶健康相關事件之通知。
  13. 如請求項 1 之方法，其中該依從性級別包含關於該用戶健康相關事件的依從性範圍。
  14. 如請求項 1 之方法，其中該用戶健康相關事件係與複數個依從性級別相關聯。
  15. 如請求項 14 之方法，其中該複數個依從性級別中之每一個包含高依從性閾值及低依從性閾值。
  16. 如請求項 14 之方法，其中該複數個依從性級別係基於以下項中之一者或多者可調整：該用戶之特徵、該用戶健康相關事件之年齡、該用戶健康相關事件之特徵、在預定義時段內已紀錄的該用戶健康相關事件之依從性次數或該用戶健康相關事件之頻率。
  17. 如請求項 1 之方法，其中該資料之至少一部分係藉由該用戶之該行動裝置根據掃描條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。
  18. 一種方法，其包含： 將與第一用戶健康相關事件相關聯的複數個條目記錄在與用戶相關聯的行動裝置之記憶體中，其中該第一用戶健康相關事件包含糖尿病相關事件或非糖尿病相關事件中之一者； 確定與該第一用戶健康相關事件相關聯的第一情境，其中該第一情境包含與該第一用戶健康相關事件相關聯的時間或位置中之至少一者； 確定該複數個條目指示該用戶高於關於該第一用戶健康相關事件的依從性閾值； 記錄第二用戶健康相關事件，其中該第二用戶健康相關事件包含糖尿病相關事件； 確定與該第二用戶健康相關事件相關聯的第二情境，其中該第二情境包含與該第二用戶健康相關事件相關聯的時間或位置中之至少一者； 確定與該第一用戶健康相關事件相關聯的該第一情境係在與該第二用戶健康相關事件相關聯的該第二情境之預定義閾值內； 響應於確定與該第一用戶健康相關事件相關聯的該情境係在該預定義閾值內，將該第一用戶健康相關事件與該第二用戶健康相關事件分組在通知組中； 當用戶經評估執行該第一用戶健康相關事件時，檢測觸發事件；以及 基於該觸發事件之檢測，經由該行動裝置上的音頻警報或可視警報向該用戶傳送警報以至少執行該第二用戶健康相關事件。
  19. 如請求項 18 之方法，其進一步包含響應於在預定義時段內記錄的該第二用戶健康相關事件的次數及該依從性閾值來調整該警報之可見性。
  20. 如請求項 18 之方法，其中該警報係基於關於該第一用戶健康相關事件所檢測的該觸發事件被傳送，且其中高於該依從性閾值的該第一用戶健康相關事件導致該可視警報或音頻警報未能包含與該第一用戶健康相關事件特定相關之資訊。
  21. 如請求項 18 之方法，其中該警報係在基於該情境確定的通知可見性級別被傳送。
  22. 如請求項 21 之方法，其中該通知可見性級別包含介入可見性級別、請求輸入可見性級別、儀表板可見性級別或隱藏式可見性級別。
  23. 如請求項 22 之方法，其中該介入可見性級別包含將該通知傳送至該用戶之該行動裝置及傳送至至少一個其他裝置。
  24. 如請求項 22 之方法，其中該請求輸入可見性級別包含請求該用戶記錄該用戶健康相關事件之完成。
  25. 如請求項 22 之方法，其中該儀表板可見性級別包含顯示該用戶健康相關事件及待於給定時段中完成的至少一個其他用戶健康相關事件之列表。
  26. 如請求項 25 之方法，其中該列表係基於情境來編制。
  27. 如請求項 22 之方法，其中該隱藏式可見性級別包含對該用戶隱藏該通知。
  28. 如請求項 18 之方法，其中當該用戶健康相關事件對該用戶為新的時，該請求輸入可見性級別被選擇為該第一通知可見性級別。
  29. 如請求項 18 之方法，其中該用戶健康相關事件係與複數個依從性級別相關聯。
  30. 如請求項 29 之方法，其中該複數個依從性級別中之每一個包含高依從性閾值及低依從性閾值。
  31. 如請求項 29 之方法，其中該複數個依從性級別係基於以下項中之一者或多者可調整：該用戶之特徵、該用戶健康相關事件之年齡、該用戶健康相關事件之特徵、在預定義時段內已紀錄的該用戶健康相關事件之依從性次數或該用戶健康相關事件之頻率。
  32. 如請求項 18 之方法，其中該資料係藉由該用戶之該行動裝置根據掃描條碼、快速回應 (QR) 碼、無線射頻識別 (RFID) 標籤或近場通信 (NFC) 標籤中之一者或多者被接收。
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